Data Mining ist ein Datenanalyseprozess, mit dem Unternehmen und Geschäftsinhaber Rohdaten wie Verkaufszahlen, Preise und Kunden untersuchen, um bessere Marketingstrategien zu entwickeln, die Leistung zu verbessern oder die Betriebskosten zu senken. Data Mining dient auch dazu, neue Verhaltensmuster bei Verbrauchern zu entdecken.
Sobald ein Unternehmen die relevanten Daten mithilfe von Datenbankverwaltungsdienstprogrammen wie SQL Server von Microsoft oder Data Mining Suite von Oracle analysiert hat, wendet es die resultierenden Informationen an, um zukünftige geschäftsbezogene Faktoren vorherzusagen. Lebensmittelgeschäfte und Supermärkte verwenden beispielsweise Data-Mining-Techniken, um Informationen darüber zu analysieren, welche Verbraucher welche Produkte kaufen, wie viel sie für diese Produkte ausgeben und wann sie am wahrscheinlichsten ausgeben. Anschließend verwenden sie die aus dem Prozess abgeleiteten Informationen, um zu bestimmen, wann Rabatte angeboten werden und wie Produkte basierend auf ihren Kaufgewohnheiten auf bestimmte Verbraucher ausgerichtet werden können. Trainer einiger Basketballteams, wie der Toronto Raptors, verwenden Data Mining, um einen bestimmten Ansatz für verschiedene Teams zu entwickeln.
Ab 2015 sind die beiden gängigsten Algorithmen, die Unternehmen zur Datenanalyse verwenden, Regression und Klassifizierung. Ersteres entwickelt eine mathematische Formel basierend auf den vorhandenen Daten, die es Unternehmen ermöglicht, diese Formel auf einen neuen Datensatz anzuwenden, um zukünftiges Verhalten effektiv vorherzusagen, aber sie ist nur für kontinuierliche Daten nützlich, einschließlich Gewicht, Zeit oder Geschwindigkeit. Letzteres eignet sich besser für kategoriale Daten, einschließlich Farben, Namen oder Geschlecht.
